Os dados são a maior riqueza da nova era, mas sem processamento não valem esse ouro. Eles precisam ser trabalhados, minerados e, assim, transformados em informações estratégicas, capazes de levar os negócios a outra dimensão, tornando-os mais competitivos e sustentáveis.
Nessa jornada, as empresas podem extrair valor monetário dos dados de forma direta e indireta, e é o que chamamos de Monetização de Dados - um processo de identificação do valor financeiro de toda informação coletada pela empresa.
Mas para explorar todo o potencial das informações é preciso organizá-las, estudá-las e aplicá-las a um planejamento estratégico. Afinal, o real valor da informação está na forma como ela é gerenciada para que os objetivos de negócios sejam alcançados. Ampliar vendas, otimizar processos e traçar perfil do consumidor estão entre eles.
A maior parte das empresas tem acesso a uma infinidade de dados, disponíveis em variados canais como ecossistemas de negócios e redes sociais, então precisam monetizá-los. Nesse cenário, há a “Monetização de Dados Internos” e a “Monetização de Dados Externos”. A primeira é hoje a forma mais comum de monetização, com foco em alavancar a operação com dados que melhorem a produtividade, produtos e serviços.
Os objetivos da monetização de dados internos se direcionam especialmente à redução de custos, apoiada em dados para aumentar a produtividade ou reduzir o consumo, e ao desperdício e crescimento de receita, para aprimorar o desempenho de vendas ou reduzir o atrito com clientes.
Já na monetização de dados externos, a empresa disponibiliza insights dos dados que possui, mediante pagamento de taxa ou estabelecendo parcerias a terceiros, por exemplo. Esse tipo de monetização é menos comum e exige vários métodos para a distribuição dos dados para potenciais compradores e consumidores. Mas o pulo do gato mora na coleta, empacotamento e distribuição, que podem gerar ganhos significativos. Vale lembrar que devemos tomar alguns cuidados com relação à legislação, em especial a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
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Como ressaltei, nem todos os dados são valiosos ou vendáveis em sua forma bruta. Então é essencial maximizar o seu valor. Mas quanto valem os dados de uma empresa? Tudo vai depender de uma série de indicadores sobre demanda de mercado, prazo de validade dos dados, como os dados serão usados da melhor forma e segmento de atuação.
Preparando a monetização de dados
A necessidade cada vez mais premente de focar no negócio tem levado as empresas a optarem por terceirizar o processo de monetização de dados. O parceiro ajuda a construir a estratégia desde a captura e organização de dados a geração de insights. Como começar? É preciso montar pipelines de dados, toda a arquitetura do fluxo de dados, avaliando tecnologias a serem usadas.
Esse serviço pode contar com a formação de squads, apoiado em ação consultiva junto com a equipe do cliente. Esse time pode incluir um cientista de dados, como grande valor agregado, e profissionais com habilidades diferenciadas de acordo com os objetivos de cada projeto.
À medida que as empresas transformam digitalmente produtos, serviços, operações e experiências do cliente, geram novos tipos e fontes de dados. Toda essa jornada deve estar alinhada às exigências da LGPD, considerando os tipos de dados que serão tratados e monetizados.
Essa nova visão de uso dos dados faz da monetização parte da estratégia, porque a empresa desperta para uma nova fonte de receita, a exemplo de companhias como Amazon, Google, Uber, e Facebook, que já incorporam esse modelo. Elas são conhecidas como plataformas que simplificam a experiência de compra.
Novos recursos apoiados em dados, como análises, sugestões e conteúdo personalizado, impulsionam negócios. Análise de localização (em aplicativos de mobilidade urbana), graças ao GPS, podem ser vendidos para outras empresas que podem usá-la para outros fins.
A monetização de dados (interna e externa) está a cada dia ocupando lugar de destaque nas empresas que querem construir o futuro agora, maximizando o seu potencial. Seja por meio da automatização do processo de coleta de dados, seu enriquecimento, transformação e obtenção de insights a partir de dados (de ouro).
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